Distribuerte systemer: hva de er, hvordan de fungerer og hva de brukes til

Informatec Digital » Ressurser » Distribuerte systemer: hva de er, hvordan de fungerer og hva de brukes til

Distribuerte systemer finnes overalt , selv om de ofte går ubemerket hen: hver gang du søker etter noe på Google, betaler med kort, strømmer en serie eller spiller et online spill, er du avhengig av denne typen arkitektur uten å innse det. De er det stille fundamentet i den moderne digitale økonomien og lar millioner av brukere få tilgang til en tjeneste samtidig uten at hele systemet krasjer.

I løpet av de siste tiårene har databehandling utviklet seg fra enkeltstående servere til enorme, koordinerte nettverk av maskiner distribuert over hele verden. Denne artikkelen vil se nærmere på hva et distribuert system er, hvordan det skiller seg fra et sentralisert system, dets fordeler og ulemper, hvordan det har utviklet seg, de ulike typene arkitekturer som finnes, hvor det brukes i virkelige applikasjoner, og utfordringene det presenterer når det gjelder kommunikasjon, sikkerhet, administrasjon og datalagring.

Hva er et distribuert system?

Et distribuert system er i hovedsak et sett med datamaskiner eller noder som samarbeider for å tilby en enkelt tjeneste på en koordinert måte, som om de var én logisk maskin. Hver node har sin egen prosessor, minne og lagring, men de kommuniserer alle via et nettverk (vanligvis Internett eller et bedriftsnettverk) for å dele ressurser og fordele arbeidsmengden.

I stedet for å stole på én enkelt, gigantisk sentral server, fordeles belastningen mellom mange mindre maskiner . Ideen sammenlignes ofte med et orkester: hvert instrument (node) har sin del, men det publikum oppfatter er én enkelt, sammenhengende fremføring (det distribuerte systemet).

Denne tilnærmingen passer perfekt inn i dagens stordataverden: lagring og behandling av enorme mengder informasjon er bare mulig ved å fordele arbeidsmengden på tvers av flere maskiner. Derfor er praktisk talt alt i data- og analyse- og stordatamiljøer avhengig av distribuerte systemer: plattformer som Hadoop, Spark, Databricks, Cloudera og spørremotorer som Presto er basert på denne filosofien.

En viktig funksjon ved disse systemene er at de skjuler den interne kompleksiteten fra sluttbrukeren . Personen som bruker et netthandelsnettsted, en nettbank eller en skytjeneste ser ikke hundrevis eller tusenvis av noder, men snarere et program som «bare fungerer», selv om det er en veldig kompleks distribuert infrastruktur under.

Forskjellen mellom et sentralisert system og et distribuert system

I et sentralisert system er all logikk, data og prosessering konsentrert på én enkelt maskin eller hovedserver . Hvis serveren går ned, er tjenesten utilgjengelig før den er gjenopprettet. Skalering innebærer vanligvis å kjøpe dyrere og kraftigere utstyr, og det finnes et klart «enkelt feilpunkt».

I et distribuert system deles derimot funksjoner mellom flere sammenkoblede noder . Det finnes ikke én uunnværlig utstyrsdel: hvis én svikter, kan resten fortsette å jobbe og kompensere for tapet. Dette øker feiltoleransen og gir mulighet for vekst ved å legge til flere noder i stedet for å blåse opp én enkelt.

Denne forskjellen påvirker også hvordan vi skalerer kapasitet. Horisontal skalerbarhet , typisk for distribuerte systemer, innebærer å legge til flere noder i klyngen, og plassere dem "parallelt" for å fordele last og lagring.

Fra et kostnadsperspektiv er det vanligvis mer kostnadseffektivt å ha mange standardservere som jobber sammen enn én eller to ekstremt dyre superservere. Videre har feil på en liten node vanligvis en marginal innvirkning på den totale tjenesten, mens feil på en stor, sentralisert server kan ødelegge alt.

Er distribuerte systemer det samme som mikrotjenester?

Selv om de er nært beslektet, er de ikke helt like . Et distribuert system er et bredere konsept: ethvert sett med noder som samarbeider via et nettverk for å tilby en delt tjeneste faller inn under denne definisjonen, uavhengig av hvordan programvaren er organisert i den.

Mikrotjenestearkitektur er derimot en spesifikk måte å designe distribuerte applikasjoner på . I stedet for å lage en enkelt «monolitt», er applikasjonen delt inn i små, uavhengige tjenester, hver med sin egen logikk og ofte sin egen database. Disse mikrotjenestene kommuniserer med hverandre ved hjelp av API-er eller meldinger.

Derfor er en mikrotjenestebasert plattform alltid et distribuert system fordi komponentene er spredt over et nettverk og koblet sammen av et nettverk . Det finnes imidlertid også distribuerte systemer som ikke følger mikrotjenestemønsteret, for eksempel en parallell databehandlingsklynge, en klassisk distribuert database eller et peer-to-peer fildelingsnettverk.

Hvordan har distribuerte systemer utviklet seg?

I de tidlige dagene av forretningsdatabehandling var det vanlig å ha store, sentraliserte systemer eller stormaskiner som gjorde nesten alt: prosessering, lagring, rapportering osv. Over tid dukket det opp klient-server-arkitekturer og sentraliserte datalagre for forretningsanalyse.

Problemet var at etter hvert som datamengden økte, kom disse sentraliserte lagrene til kort både i kapasitet og hastighet . Lagring av mer detaljerte, historiske data fra flere kilder ble uoverkommelig dyrt og tregt. Nye analytiske behov krevde raskere responstider, større granularitet og parallell prosessering.

Det er her moderne distribuerte systemer kommer inn i bildet, spesielt med fremveksten av stordata fra 2000-tallet og utover . Selv om ideen om distribuert databehandling stammer fra 1960-tallet, gjorde prosjekter som først Hadoop og deretter Spark (som ble opprettet i 2009 nettopp for å forbedre ytelse og fleksibilitet) dette paradigmet til en standard innen dataanalyse.

Skiftet gikk fra å prøve å gjøre alt med ett enkelt universalverktøy til å jobbe med teknologistabler : kombinasjoner av spesialiserte komponenter (distribuert lagring, batch- og strømbehandlingsmotorer, orkestratorer, datakataloger osv.) som er integrert med hverandre for å dekke hele datalivssyklusen.

Hvordan fungerer et distribuert system?

Ethvert distribuert system kan sees på som et sett med komponenter som administrerer lagring, behandling og kommunikasjon . Hver node mottar en del av dataene eller arbeidet, utfører oppgaven sin og koordinerer deretter resultatene med resten av systemet for å gi en enhetlig respons.

I mange scenarier deles data inn i blokker, og disse blokkene fordeles på tvers av forskjellige noder. Hver fil eller post kan fragmenteres og replikeres slik at det finnes redundante kopier på forskjellige servere. Hvis en node svikter, kan systemet rekonstruere informasjonen fra de eksisterende replikaene.

Denne partisjonerings- og replikeringsstrategien reduserer lese- og behandlingstiden drastisk , ettersom den tillater parallell behandling av forskjellige fragmenter. Samtidig gir den høy feiltoleranse: tapet av en enkelt node resulterer bare i en liten kapasitetsreduksjon, ikke en global katastrofe.

All denne magien kommer imidlertid med en kostnad i kompleksitet: det er ikke trivielt å administrere, konfigurere og overvåke distribuerte klynger . Det krever koordinering av oppdateringer, overvåking av nodenes tilstand, håndtering av dataomfordeling når klyngestørrelsen endres, og løsning av konsistensproblemer mellom replikaer.

Distribuerte systemarkitekturer

Det finnes flere arkitektoniske mønstre for å organisere et distribuert system, hvert med sine egne fordeler og brukstilfeller. De vanligste kombinerer ulike kommunikasjonstopologier og ansvarsfordeling mellom noder.

En av de mest klassiske arkitekturene er klient-server- modellen. I denne modellen leverer én eller flere servere ressurser (data, tjenester, filer), og klienter sender forespørsler og forbruker disse ressursene. Det er som et bibliotek: bibliotekaren (serveren) administrerer bøkene, og brukerne (klientene) ber om dem.

I den andre ytterligheten finner vi peer-to-peer -arkitektur , der det ikke finnes en sentral node som kontrollerer alt. Hver deltaker fungerer som både klient og server, og deler ressurser med de andre. Dette er den typiske modellen for mange fildelingsnettverk og noen kryptovalutaer.

Det er også verdt å merke seg tjenesteorienterte arkitekturer og mikrotjenestearkitekturer , der applikasjonen består av flere distribuerte tjenester som eksponerer veldefinerte grensesnitt. Hver tjeneste kan distribueres, skaleres og oppdateres uavhengig, noe som gir betydelig fleksibilitet for systemutvikling.

I alle tilfeller ligger nøkkelen i hvordan nodene er koordinert og synkronisert: samtidighet, latens, delvise feil og datakonsistens må håndteres , samtidig som en smidig og konsistent brukeropplevelse opprettholdes.

Fordeler med distribuerte systemer

Blant grunnene til at distribuerte systemer har blitt standarden i så mange sektorer, skiller det seg ut flere svært klare fordeler knyttet til ytelse, tilgjengelighet og vekst.

En av de mest synlige fordelene er forbedret ytelse . Ved å la mange maskiner jobbe parallelt med ulike deler av en oppgave, reduseres responstidene og svært høye arbeidsbelastninger støttes. Dette er avgjørende i forretningskritiske applikasjoner som nettbank, e-handel og sanntidstjenester.

En annen stor fordel er høy tilgjengelighet . Ved å fordele både arbeidsmengde og data på tvers av flere noder, kan systemet fortsette å operere ved å stole på de andre hvis én svikter. Denne robustheten er avgjørende der nedetid fører direkte til økonomiske tap eller en dårlig brukeropplevelse.

Skalerbarhet er også en viktig styrke: distribuerte systemer kan vokse ved å legge til noder i nettverket uten å avbryte tjenesten. Dette lar dem tilpasse seg topp etterspørsel, vedvarende forretningsvekst eller endringer i datavolum, og unngår dermed behovet for å stenge ned driften for å oppgradere til en kraftigere server.

Videre tilbyr de stor fleksibilitet i ressursstyring . Enkelte oppgaver kan prioriteres, mer kapasitet kan allokeres til kritiske prosesser, eller nye tjenester kan distribueres på bestemte noder. Denne finjusteringsmuligheten er uvurderlig i svært dynamiske miljøer.

Ulemper og risikoer ved distribuerte systemer

Det er ikke bare fordeler: distribusjon introduserer nye problemer som ikke dukker opp (eller dukker opp sjeldnere) i sentraliserte systemer. Å designe og drifte disse arkitekturene innebærer å ta på seg visse utfordringer.

For det første er det kompleksiteten i kommunikasjon . Når man jobber i ekte nettverk, må man håndtere variable latenser, begrenset båndbredde, pakketap og heterogenitet mellom noder. Det er ikke trivielt å koordinere prosesser som deler data på tvers av nettverket uten å blokkere systemet eller generere inkonsekvenser.

Et annet kritisk problem er feil og feil . I et distribuert miljø er det praktisk talt uunngåelig at en node, disk eller nettverkskobling vil svikte på et tidspunkt. Derfor er robuste mekanismer for feildeteksjon, automatisk gjenoppretting, nye operasjonsforsøk og dynamisk omfordeling av oppgaver og data avgjørende.

Sikkerhet blir også mer kompleks: jo flere noder, desto større angrepsflate. Distribuerte systemer er spesielt sårbare for angrep som tjenestenekt, kodeinjeksjon, avlytting av kommunikasjon eller uautorisert tilgang til dårlig beskyttede noder.

Til slutt er administrasjon og ledelse mye mer krevende. Konfigurering, overvåking og vedlikehold av en geografisk distribuert klynge bestående av heterogene teknologier krever gode verktøy, modne prosesser og tekniske team med spesifikk erfaring i denne typen miljøer.

Virkelige anvendelser av distribuerte systemer

Tilstedeværelsen av distribuerte systemer i dagliglivet er så utbredt at det er vanskelig å forestille seg moderne digitale tjenester uten dem. Mange kritiske sektorer er avhengige av denne arkitekturen for å fungere pålitelig.

I nettverdenen bruker for eksempel store globale e-handels- og sosiale medieapplikasjoner distribuerte systemer for å betjene millioner av samtidige brukere. Plattformer som Amazon og Alibaba distribuerer forespørsler på tvers av datasentre over hele verden og støtter skalerbarheten deres med distribuerte databaser og innholdsleveringsnettverk (CDN-er).

Telefon- og internett-telekommunikasjonsnettverk er avhengige av distribuerte infrastrukturer som ruter samtaler, meldinger og datapakker gjennom en rekke mellomliggende noder. Dette gjør at kommunikasjonen kan opprettholde rimelige nivåer av latens og pålitelighet, selv når deler av nettverket opplever driftsstans.

Finans- og banksektoren er et annet godt eksempel: betalingssystemer, minibanker, handel og nettbank er avhengige av distribuerte databaser og tjenester som replikerer informasjon på tvers av regioner, bruker sterke krypterings- og autentiseringstiltak og støtter geografisk spredte transaksjoner samtidig som risikoen for feil minimeres.

Innen stordata og avansert analyse tillater distribuerte behandlingssystemer arbeid med enorme mengder data: serverlogger, sensordata, sosiale medier, transaksjoner osv. Teknologier som Hadoop Distributed File System (HDFS) eller Spark distribuerer lagring og databehandling på tvers av flere noder for å sikre rimelige behandlingstider.

Distribuerte databasesystemer

Distribuerte databaser er et spesielt og svært viktig tilfelle innenfor distribuerte systemer. I stedet for å lagre alle dataene på én server, distribueres de over flere noder , ofte plassert i forskjellige geografiske områder, noe som opprettholder en enhetlig logisk visning for den som spør.

Denne strategien muliggjør skalerbarhet både i lagringskapasitet og lese-/skriveytelse. Nye noder eller regioner kan legges til etter hvert som etterspørselen øker , og partisjonerings- og replikeringsmekanismer håndterer omfordelingen av informasjon mer eller mindre automatisk.

En av de største utfordringene er å opprettholde datasynkronisering og konsistens mellom replikaer. Dette oppnås ved hjelp av konsensusalgoritmer som Paxos eller Raft, som sikrer at operasjoner utføres i en kompatibel rekkefølge på tvers av alle noder i en replikasjonsgruppe.

Avhengig av applikasjonstypen prioriterer noen databaser tilgjengelighet og toleranse for nettverkspartisjoner fremfor streng konsistens, og bruker modeller som « eventuell konsistens» . I andre tilfeller brukes synkron replikering for å opprettholde sterk konsistens, noe som ofrer noe latens i bytte mot større dataintegritet.

Store e-handelsplattformer og skytjenester kombinerer distribuerte databaser med mellomlagringssystemer for å servere innhold med lav latens og håndtere trafikktopper. Et klassisk eksempel på distribuert lagring fokusert på pålitelighet og feiltoleranse er Amazon S3, som replikerer data på tvers av flere servere i en region.

Parallell databehandling og høy ytelse i distribuerte systemer

Et annet område der distribuerte systemer skinner er høyytelses parallell databehandling (HPC) . I stedet for å behandle store datamengder sekvensielt på en enkelt maskin, distribueres beregningene over klynger på hundrevis eller tusenvis av noder.

I disse klyngene utfører hver node en del av problemet, og gjennom finjusterte koordineringsteknikker kombineres delresultatene for å oppnå det endelige resultatet . Dette gjør det mulig å takle komplekse vitenskapelige simuleringer, klimamodellering, avansert økonomisk analyse eller behandling av store medisinske bilder med en hastighet som er utenkelig med en enkelt maskin.

For å oppnå denne effektiviteten brukes parallelle algoritmer som er spesielt utviklet for å fordele belastningen og minimere kommunikasjon mellom noder . Teknikker som CPU-affinitet eller optimalisering for NUMA-arkitekturer bidrar til å forbedre ytelsen ved å justere hvordan prosesser og data allokeres til minne og prosessorer.

Innen kunstig intelligens og dyp læring tillater distribuert databehandling trening av massive nevrale nettverk ved å distribuere data og modeller på tvers av flere GPU-er og servere . Systemet koordinerer gradienter og parameteroppdateringer slik at treningen går parallelt uten å bryte modellens koherens.

Skyen har forsterket denne tilnærmingen ved å tilby HPC som en tjeneste (HPCaaS) , slik at små bedrifter og team midlertidig kan leie store klynger for å trene modeller eller kjøre intensive simuleringer, uten å måtte kjøpe og vedlikeholde all den infrastrukturen direkte.

Distribuerte systemer i hverdagsteknologi

Utover datasentre er distribuerte systemer en del av hverdagen til nesten alle som samhandler med teknologi. Deres tilstedeværelse er så vanlig at vi knapt legger merke til dem.

E-posttjenester, direktemeldingsplattformer og sosiale nettverk opererer på distribuerte infrastrukturer som replikerer brukerdata over hele verden . Takket være dette kan vi få tilgang til meldingene våre fra hvilken som helst enhet, med lav latens og generelt uten merkbare avbrudd.

Peer-to-peer fildelingsnettverk er et annet eksempel: i stedet for å laste ned fra én enkelt server, fragmenteres filen og serveres fra flere jevnaldrende , der hver deltakende person fungerer samtidig som klient og server, noe som forbedrer nettverkets robusthet og ytelse.

Innenfor tingenes internett (IoT) og smarte nett sender millioner av sensorer og enheter data til distribuerte plattformer som behandler informasjon i sanntid for å optimalisere energiforbruket, automatisere bygninger eller koordinere flåter av tilkoblede kjøretøy.

Og selvfølgelig er store skybaserte databehandlingsplattformer som AWS, Microsoft Azure eller Google Cloud det mest åpenbare eksemplet på et distribuert system: de grupperer datasentre i forskjellige regioner, tilbyr ressurser på forespørsel og lar selskaper distribuere applikasjonene sine på global skala med bare noen få klikk og et kredittkort.

Hvordan vet jeg hvilken type distribuert system jeg trenger?

Når man velger en spesifikk løsning, finnes det ingen enkelt oppskrift: utformingen av det distribuerte systemet må skreddersys til organisasjonens kontekst , dens mål og dens teknologiske modenhet.

Det er best å starte med å analysere nåværende og forventet datavolum . Å behandle noen få millioner poster om dagen er ikke det samme som å håndtere kontinuerlige datastrømmer i sanntid fra IoT-enheter distribuert over hele verden.

Det er også viktig å vurdere tilgjengelig budsjett og skaleringsstrategi . Noen selskaper har råd til dedikerte team og spesialisert personell, mens andre vil stole nesten utelukkende på administrerte skytjenester for å redusere driftskompleksitet.

Det er også viktig å vurdere toppbehov, perioder med lav aktivitet og begrensninger i behandlingstid . Et system som må reagere i løpet av millisekunder vil ha andre krav enn et som er designet for nattlig batchbehandling.

Å definere disse aspektene fra starten av bidrar til å designe en sammenhengende arkitektur som er enklere å administrere og mindre utsatt for overraskelser. I dag kan selv små organisasjoner få tilgang til distribuert datakapasitet som tidligere bare var tilgjengelig for store selskaper , forutsatt at de har den nødvendige tekniske kunnskapen og forretningsforståelsen til å utnytte den.

Distribuerte systemer har utviklet seg fra å være en spesialisert løsning til å bli ryggraden i de fleste digitale tjenester. Deres evne til å fordele belastning, tolerere feil, skalere horisontalt og håndtere enorme datamengder gjør dem til en viktig komponent for enhver organisasjon som ønsker å konkurrere i et stadig mer tilkoblet, krevende og teknologiavhengig miljø.